Aprenda Countplot | Visualização com Seaborn

Definição

Um countplot é um gráfico que cria colunas (barras) que representam o número de entradas para cada categoria de uma lista categórica. Também pode ser considerado como um histograma de uma variável categórica.

Aqui, cada coluna representa o número de passageiros do Titanic de cada classe. Você já deve ter notado que esse gráfico é muito semelhante ao gráfico de barras. De fato, é um tipo específico de gráfico de barras que representa a frequência de cada categoria.

Nota

Ainda é necessário importar o módulo pyplot do matplotlib e utilizar a função plt.show() para exibir os gráficos criados com o seaborn.

Para criar um countplot com o seaborn, deve-se utilizar a função countplot(). Existem várias opções possíveis para passar os dados para essa função.

Passando um Array 1D

A primeira opção é simplesmente passar o valor para o parâmetro x, que pode ser algum tipo de array:


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'apple', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana']

sns.countplot(x=fruits)

plt.show()

A função conta cada elemento único na lista e cria uma coluna com a altura correspondente.

Nota

O parâmetro y pode ser utilizado em vez de x para alterar a orientação do gráfico de vertical para horizontal.

Passando um Objeto 2D

Outra opção é utilizar o parâmetro data combinado com o parâmetro x ou y. Essa abordagem é adequada para trabalhar com um pandas do DataFrame. Você pode passar uma lista de arrays ou um DataFrame como valor para data. Para x ou y, é possível passar o nome da coluna no DataFrame.


              123456789
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading a built-in dataset of the Titanic passengers
titanic_df = sns.load_dataset('titanic')

sns.countplot(data=titanic_df, x='class')

plt.show()

Neste exemplo, a função cria um countplot utilizando a coluna 'class' do DataFrame Titanic, exibindo quantas entradas existem para cada valor único nessa coluna.

Tarefa

Swipe to start coding

Importe a biblioteca seaborn com o alias sns.
Importe o módulo matplotlib.pyplot com o alias plt.
Utilize a função adequada para criar um countplot.
Utilize diamonds como o primeiro argumento para especificar o DataFrame.
Utilize a coluna 'cut' do DataFrame diamonds como as categorias para o countplot e exiba as categorias no eixo y por meio do segundo argumento.
Exiba o gráfico utilizando a função apropriada.

Solução

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Seção 5. Capítulo 2

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Can you explain the difference between passing a 1D array and a DataFrame to countplot?

What other parameters can I use with seaborn's countplot?

Can you show how to customize the appearance of the countplot?

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Nota

Ainda é necessário importar o módulo pyplot do matplotlib e utilizar a função plt.show() para exibir os gráficos criados com o seaborn.

Para criar um countplot com o seaborn, deve-se utilizar a função countplot(). Existem várias opções possíveis para passar os dados para essa função.

Passando um Array 1D

A primeira opção é simplesmente passar o valor para o parâmetro x, que pode ser algum tipo de array:


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'apple', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana']

sns.countplot(x=fruits)

plt.show()

A função conta cada elemento único na lista e cria uma coluna com a altura correspondente.

Nota

O parâmetro y pode ser utilizado em vez de x para alterar a orientação do gráfico de vertical para horizontal.

Passando um Objeto 2D


              123456789
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading a built-in dataset of the Titanic passengers
titanic_df = sns.load_dataset('titanic')

sns.countplot(data=titanic_df, x='class')

plt.show()

Neste exemplo, a função cria um countplot utilizando a coluna 'class' do DataFrame Titanic, exibindo quantas entradas existem para cada valor único nessa coluna.

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Utilize a função adequada para criar um countplot.
Utilize diamonds como o primeiro argumento para especificar o DataFrame.
Utilize a coluna 'cut' do DataFrame diamonds como as categorias para o countplot e exiba as categorias no eixo y por meio do segundo argumento.
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